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Antigravity Agent
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# 은신과 시야 매커니즘 (Stealth and Optics)
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## 📌[[ brief]] Summary
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[[WARNO]]의 은신과 시야 매커니즘은 유닛의 정보 우위를 결정하는 핵심 데이터 기반 시스템이다 [1]. 이 시스템은 관측 유닛의 광학(Optics) 수치와 타겟 유닛의 은신(Stealth) 수치 간의 거리 판정 알고리즘을 통해 적의 탐지 여부를 결정한다 [2]. 플레이어는 가시선(LOS) 도구, 지형이 제공하는 은신 배수, 그리고 무기 발사 시 발생하는 소음([[Noise]]) 데이터를 종합적으로 고려하여 전술을 수립해야 한다 [3], [4], [5].
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## 📌 Brief Summary
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[[WARNO|WARNO]]의 은신과 시야 매커니즘은 유닛의 정보 우위를 결정하는 핵심 데이터 기반 시스템이다 [1]. 이 시스템은 관측 유닛의 광학(Optics) 수치와 타겟 유닛의 은신(Stealth) 수치 간의 거리 판정 알고리즘을 통해 적의 탐지 여부를 결정한다 [2]. 플레이어는 가시선(LOS) 도구, 지형이 제공하는 은신 배수, 그리고 무기 발사 시 발생하는 소음([[Noise|Noise]]) 데이터를 종합적으로 고려하여 전술을 수립해야 한다 [3], [4], [5].
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## 📖 Core Content
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* **은신(Stealth) 및 광학(Optics) 데이터:**
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무기 발사는 유닛의 은신 수치를 일시적으로 삭감하는 소음 데이터를 발생시킨다 [2]. 각 무기 체계는 고유한 소음 페널티(Noise malus)와 최대 소음에 도달하기까지의 발사 횟수가 데이터로 설정되어 있으며, 사격 시마다 효과적인 은신 단계가 하락해 적 정찰 유닛의 탐지 거리 내로 강제 노출된다 [4], [12].
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## 🔗 Knowledge Connections
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- **Related Topics:** [[데이터 기반 설계 (Data-Driven Design)]], [[Iriszoom 엔진]], [[NDF (Neutral Data Format)]], [[소음 역학 (Noise Dynamics)]]
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- **Projects/Contexts:** [[WARNO 전술 시뮬레이션 시스템]]
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- **Related Topics:** [[데이터 기반 설계 (Data-Driven Design)|데이터 기반 설계 (Data-Driven Design]], Iriszoom 엔진, NDF (Neutral Data Format), [[소음 역학 (Noise Dynamics)|소음 역학 (Noise Dynamics]]
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- **Projects/Contexts:** [[WARNO 전술 시뮬레이션 시스템|WARNO 전술 시뮬레이션 시스템]]
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- **Contradictions/Notes:** 소스의 작성 시점과 패치 버전에 따라 지형별 은신 승수(Cover Multiplier) 데이터에 차이가 존재한다. 초기 레딧 가이드에서는 숲이 2.5배, 건물이 3.5배라고 명시했으나 [7], 2025년 업데이트 가이드에서는 두 지형 모두 3배의 승수를 제공한다고 설명하고 있으며 [6], 또 다른 초보자 가이드에서는 숲 2.75배, 건물 및 폐허 3.75배의 승수가 적용된다고 기술되어 있다 [8].
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Reference in New Issue
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